clean-text

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做过文本分析的人都知道，处理爬取或用户生成内容时，最磨人的往往不是模型本身，而是那些乱码的Unicode、残留的HTML标签、大小写不统一和换行混乱。clean-text把这个过程压缩成一次函数调用，通过参数开关就能完成Unicode修复、转写为ASCII、小写化、URL和表情符号处理以及换行规范化。它底层借助ftfy和unidecode，再叠加人工编写的正则规则，默认配置对大多数脏数据已经够用，省去了自己拼装预处理流程的麻烦。作为纯预处理工具而非模型，它很适合当作整个文本处理流水线里稳定可靠的第一步。数据工程师和NLP从业者在准备下游建模数据时，用它确实能省掉大量重复性的杂活。